Machine learning para la detección de tumores de forma temprana

En los últimos años hemos podido evidenciar como la Inteligencia Artificial ha tenido grandes avances y aportes en un gran rango de disciplinas, desde el arte, con programas que a partir de tomar ciertas frases son capaces recrear lo que se ha especificado por texto, hasta los medios de transporte, como los automóviles eléctricos de Tesla los cuales poseen un inteligencia artificial avanzada la cual permite un modo de manejo automático, ¿pero que hay sobre la medicina?, es por eso que en este artículo pretendo exponer uno de los aportes más relevantes de la inteligencia artificial actualmente, el cual es la detección de tumores por medio del uso de machine learning. Para poder abordar este tema de la manera más eficaz, daré una breve descripción de lo que el machine learning es y cuáles son algunas de sus utilidades que esta tecnología puede ofrecer.

¿Qué es el Machine learning y cuáles son sus usos?

El machine learning es un campo de la inteligencia artificial el cual, mediante el uso de algoritmos, permite que un conjunto de equipos de cómputo obtenga una capacidad de identificar patrones en datos de gran tamaño y a partir de esta información realizar predicciones respecto a los mismos.

El objeto de dar este tipo de atributos a un equipo de cómputo es el de reducir la intervención humana tanto como sea posible, ya que al dar le la capacidad de poder predecir el comportamiento de los datos a los equipos de cómputo estos se ven en la capacidad de poder tomar decisiones que anteriormente solo un humano podía discernir como correctas, a continuación, hablare de los usos que actualmente tiene esta tecnología en la sociedad:

Usos del machine learning

Comercio financiero: Este se pre presente más que todo en los chatbots que en los últimos años todas las compañías financieras e incluso orientadas a la venta de productos hacen uso de esta tecnología, ya que esta agiliza considerablemente los procesos de la empresa.

Cuidado de la salud: En este caso y como se vera más adelante estas tecnologías permiten predecir síntomas y comportamientos de distintos tipos de enfermedades, este es de gran utilidad ya que esto nos permite estar mejor preparados y poder detectar una enfermedad de manera temprana y efectiva.

Marketing Personalizado: En cuanto al Marketing personalizado, esta es una de las vertientes que con mayor frecuencia observamos, ya que una gran cantidad de navegadores hacen uso de esta tecnología, la cual a partir de los datos más recurrida por los usuarios este genera un conjunto de sugerencias de compra altamente relacionadas con la información frecuentada por el usuario.

Seguridad de la información: Para la seguridad de la información esta tecnología es de vital importancia ya que uno de los mejores procesos de encripta miento es mediante el uso de inteligencia artificial, ya que esta pude recolectar la información de los mejores métodos y congregar la en uno solo, por otro lado el machine learning puede facilitar la detección de un ataque hacker, ya que este puede predecir la forma de actuar de los hacker mediante la recopilación de información de los últimos ataques.

Una vez ya visto una pequeña aclaración de lo que es el machine learning y su importancia , podemos proceder con el tema que nos compete en este artículo, el cual es el apartado de la salud

Uso de machine learning en la detección de tumores

Como se mencionó anteriormente la inteligencia artificial juega un papel crucial en nuestra sociedad actual, es por esto que se han hecho todo tipo de estudios en el área de medicina con el objeto de poder aprovechar esta tecnología tanto como es posible, Es por esto que la ASCO(American Society of Clinical Oncology) se encarga de recolectar todos los avances relevantes en medicina realizados por todo tipo de investigadores e ingenieros, en el caso que se trata en este artículo un equipo de investigadores, doctores e ingenieros desarrollaron un sistema basado en machine learning el cual es capaz de predecir el crecimiento de un tumor .

Para determinar la efectividad de este desarrollo se realizó un estudio de medición de 3 fases donde se pondría a prueba el software desarrollado, el cual tiene por nombre IMpower150 , este mide el efecto del carboplatino(fármaco para reducir el número de glóbulos producidos en la médula ósea) Y placlitaxel(fármaco para tratar tipos de cáncer) los cuales son combinados con atezolizumab o bevacizumab en personas con cáncer de pulmón.

Resultados del Estudio

En la elaboración de este software fue necesario hacer uso de un total de 4534 historias de pacientes, las cuales resumían a detalle todos los síntomas y características de la enfermedad en cada paciente . Estas características incluían datos sin procesar que capturaban información de relevancia para el estudio. Por otro lado, también se usaron más de 100 anotaciones de patólogos expertos, asimismo estos datos fueron usados para continuar alimentando la base de datos de la herramienta y así completar el entrenamiento de la herramienta basada en machine learning, la cual a partir de los datos generó un conjunto de modelos los cuales fueron evaluados en portaobjetos de prueba extendidos usando un análisis basado en el consenso (“marcos”). Con la información anteriormente mencionada fue posible perfeccionar el entrenamiento de la inteligencia artificial para poder detectar los factores que se presentan con mayor frecuencia en los pacientes que padecían de un tumor.  

Con el uso de estos métodos fue posible ayudar de manera significativa a los pacientes voluntarios,  se pudo evidenciar una clara mejora en el PFS del paciente(El período de tiempo durante y después del tratamiento de una enfermedad) los cuales demostraron una disminución ya que el sistema pudo predecir de manera efectiva los signos de tumores a partir del análisis de los datos cargados en la base de datos de este.

Autor: Johan Sebastian Duran García

Editor: Carlos Iván Pinzón Romero, Maria Monica Calderón Garnica

Código: UCPW-8

Universidad: Universidad Central

Fuentes

Dono, M. G. (2017). Los 10 usos más comunes en machine learning e inteligencia artificial. Blogthinkbig.com. https://blogthinkbig.com/los-10-usos-mas-comunes-en-machine-learning-e-inteligencia-artificial

Link del poster del estudio: https://www.pathai.com/wp-content/uploads/2022/02/Copy-of-PathAI_Poster_GenenTech_final-reduced-2.pdf

¿Qué es machine learning?  https://www.youtube.com/watch?v=8_9v3_iiUHs

Publications | PathAI. (s. f.). PathAI. https://www.pathai.com/publication/

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